射線追蹤：Bresenham's vs Siddon算法

Question

我正在開發一種基於筆形射束方法的放射療法逆向規劃工具。這些方法中的一個重要步驟（特別是在劑量計算中）是來自許多來源的射線追蹤，最常用的算法之一是Siddon的算法（這裏有一個很好的簡短描述http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/poster/pdf/P4218_CT_reconstruction_iterative_algebraic.pdf）。現在，我將嘗試簡化我的問題：

輸入數據是CT圖像（具有值的3D矩陣）和圖像周圍的一些源位置。你可以想象一個立方體和許多點，都在相同的距離，但不同的方向角，輻射射線來自哪裏。每條射線都將通過該體積，並根據距源頭的距離爲每個體素分配一個值。 Siddon算法的優點是在光線跟蹤的迭代過程中按時計算長度。但是，我知道Bresenham的算法是評估矩陣中從一個點到另一個點的路徑的有效方法。因此，即使在Bresenham的迭代過程中，從源到特定體素的長度也可以很容易地計算爲歐氏距離兩點。

那麼，如果知道這兩種方法已經很老了並且效率很高，那麼使用Siddon而不是Bresenham會有一個明確的優勢嗎？也許我在這裏錯過了一個重要的細節，但對我來說很奇怪，在這些劑量計算程序中，Bresenham並不是一個真正的選擇，並且Siddon總是作爲黃金標準出現。

感謝您的任何評論或回覆！

美好的一天。

Answer 1

在我看來，在大多數涉及醫療射線追蹤的應用中，您不僅需要從源到的距離，而且還需要該路徑與每個單個體素在路上的交叉長度。現在，佈雷森漢姆給你的路徑上的體素，但不是交叉點的長度，而西頓。